An Instructional Application of the Multiple-Choice Cloze: A Case Study in the EFL Classroom
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We explored using multiple-choice cloze (MCC) tests for classroom instruction. The practice of “testing leading teaching” is frequently criticized because it might distort the original teaching objectives. We do not primarily emphasize how to get high scores; instead, we show how to use testing techniques and teaching activities to provide feedback that energizes teaching methods and increases learning effectiveness. We analyzed MCC test-taking strategies, which include leading students to: 1) skim for the first and the last sentence in cloze passages; 2) read the whole cloze passage to grasp its general idea; 3) look for contextual clues; 4) orally express (“thinking out loud”) their reasons for choosing one MCC test item instead of another; and 5) conduct group discussions. Finally, 6) teachers guided the entire class, discussed contextual and situational clues, and provided feedback about student choices and reasons. The experimental design of this research primarily compared the performance between two groups: Experimental and Control. Differences in cloze scores between the two groups were significant, but differences in reading comprehension scores were not. After six 25-minute MCC test lessons, Experimental group students had better MCC test scores than did Control group students. Our findings supported our hypothesis that MCC instruction, even for a short time, would improve performance on a cloze test. We also discuss how to use MCC tests to teach strategies for answering MCC test items.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle